% Universit{\`a} ``Ca' Foscari'' di Venezia
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\title{Analisi della libreria Open SURF\\ per l'estrazione di features}

\author{Autore: Samuele Mattiuzzo}

\date{Mestre, 20 marzo 2011} %%% \today}

\begin{document}

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\chapter{Conclusioni}
\index{conclusioni}
Il criterio utilizzato per valutare le prestazioni del rivelatore è la ripetibilità. 

Si tratta di un'importante misura di prestazioni di un rivelatore in cui si riferisce la probabilità che dei punti di interesse vengano rilevati dopo l'applicazione di un filtro. 

Più in particolare si misura la percentuale di corrispondenze (geometricamente corretta) e come si trova nelle immagini della stessa scena oppure l'oggetto in diverse condizioni di visualizzazione. 

Correttezza geometrica si riferisce al modo di essere localizzati sulla struttura della stessa immagine o di una regione e può essere misurata in vari modi. 

Un approccio semplice è quello di valutare le corrispondenze a occhio, ma questo è faticoso e manca di robustezza.

 Un metodo migliore, e quello utilizzato in questi test, è di mettere in relazione i punti da una omografia.


x = H · x. (11)


Qui H è la 3 × 3 matrice che mappa x punti in una sola immagine di un altra scala. 

Usando questa funzione si può determinare se un punto è una corrispondenza, eseguendo l'operazione di mappatura e di controllo per i punti individuati all'interno di una di vicinato del luogo di destinazione. 

Ai fini delle prove svolte in questo lavoro il {\em quartiere} è fissato a 1,5 pixel. 

Inoltre, il dataset di immagini viene fornito con matrici omografiche accurate, che riguardano i punti di un alto grado di precisione.
Il risultato finale del lavoro {\' e} quello che ci si aspettava all'inizio, data la velocit{\' a} della libreria utilizzata ma non la sua robustezza ai fini di rotazione ed invarianza omografica.


\chapter*{Ringraziamenti}
\index{ringraziamenti}
Si ringrazia il prof. Andrea Albarelli e il dott. Emanuele Rodol{\`a} per la disponibilit{\`a} data in tutti questi mesi
e per l'opportunit{\`a} di lavorare con il gruppo di ricerca in intelligenza artificiale di dipartimento.
Si ringrazia l'universit{\`a} degli studi C{\`a} Foscari di Venezia per gli insegnamenti
e le infrastrutture messe a disposizione in questi anni.

\chapter{Bibliografia}

[AKB08]	Motilal Agrawal, K. Konolige, and Morten Rufus Blas. Censure: Center surround extremas for realtime feature detection and matching. In ECCV (4), pages 102–115, 2008. 


[BETvG08] Herbert Bay, Andreas Ess, Tinne Tuytelaars, and Luc van Gool. Speeded-up robust features


[BG09] (surf). Journal of Computer Vision, 110(3):346–359, 2008. Gertjan J. Burghouts and Jan-Mark Geusebroek. Performance evaluation of local colour invariants. Comput. Vis. Image Underst., 113(1):48–62, 2009. 


[BTVG06] Herbert Bay, Tinne Tuytelaars, and Luc Van Gool. Surf: Speeded up robust features. ECCV, pages 404–417, 2006


[F ̈or96] Wolfgang F ̈orstner. 10 pros and cons against performance characterization of vision algorithms. Technical report, Institut fu ̈r Photogrammetrie, Universit ̈at Bonn, 1996


[Har94] R. M. Haralick. Performance characterization in computer vision. Computer Vision Graphics and Image Processing, 60(2):245–249, 1994


[Low04] David G. Lowe. Distinctive image features from scale-invariant keypoints. International Journal of Computer Vision, 60(2):91–110, 2004


[MP07] Pierre Moreels and Pietro Perona. Evaluation of features detectors and descriptors based on 3d objects. International Journal of Computer Vision, 73(3):263–284, 2007


[MS04] Krystian Mikolajczyk and Cordelia Schmid. Scale and affine invariant interest point detectors. International Journal of Computer Vision, 60(1):63–86, 2004.


[MS05] Krystian Mikolajczyk and Cordelia Schmid. A performance evaluation of local descriptors. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 27(10):1615–1630, 2005


[MTS+ 05]Krystian Mikolajczyk, Tinne Tuytelaars, C. Schmid, A. Zisserman, J. Matas, Frederik Schaf- falitzky, Timor Kadir, and L. Van Gool. A comparison of affine region detectors. International Journal of Computer Vision, 65(1-2):43–72, 2005.


\chapter{Indice analitico}

\appendix
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